本文關(guān)鍵詞：基于層次分析的微博短文本特征計(jì)算方法

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【摘要】：為了建立用戶精準(zhǔn)興趣模型以有效發(fā)現(xiàn)具有相似興趣的用戶群,提出了一種針對微博的短文本特征計(jì)算方法用于聚類算法,提升聚類效果以更好地挖掘微博用戶的相似興趣集合。該方法融合了微博轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、評論數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)等多個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)來度量微博短文本特征的重要性。同時(shí),引入層次分析技術(shù),改進(jìn)了傳統(tǒng)的tf-idf特征計(jì)算方法,并利用經(jīng)典文本聚類算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的短文本特征計(jì)算方法與傳統(tǒng)的tf-idf特征計(jì)算方法相比,在類內(nèi)集中度和類間分散度上取得了更好的效果。
【作者單位】： 中國科學(xué)院信息工程研究所;國家計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急技術(shù)處理協(xié)調(diào)中心;中國科學(xué)院大學(xué);北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 層次分析 特征計(jì)算 文本聚類 短文本
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(“863”計(jì)劃)基金資助項(xiàng)目(No.SS2014AA012303) 國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61300206,No.61402123)~~
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 近年來,快速發(fā)展的社交網(wǎng)絡(luò)已成為人們交流信息的重要平臺。其中,微博作為主流社交平臺之一,吸引了越來越多的網(wǎng)民參與其中。隨著微博用戶規(guī)模的迅速膨脹,微博平臺上產(chǎn)生和流動的大量數(shù)據(jù)(如朋友關(guān)系、用戶發(fā)布的內(nèi)容等)具有重要的研究意義和應(yīng)用價(jià)值。其中,如何基于微博平臺

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 張大鵬;左旺孟;;生物特征計(jì)算進(jìn)展[J];智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用;2011年03期

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本文編號：723357